論文書き(1)

TODO:

  • 図:
    • 実データの結果、グレスケにすると手法の区別がつかない。移動平均サンプル数を多くする？
    • カラーeps → グレスケepsの裏技
    • 移動平均サンプル数を増やした。グレスケ画像を作った。でもグレスケ置換はしない。白黒印刷で問題ないことがわかればOK｡
  • 概要:
    • 短い背景があるだけ。研究の新規性が明確でない。研究の目的が述べられず。すぐにLMSとSAの説明に入ってしまう。
      • ラプラス分布がーがいるかも？→いや、うるさい。
      • 残差をスパースにする必要がある。したがって、圧縮率改善のためには予測モデルの改善を模索する必要がある。SAは…
    • 論理的なギャップに打ち勝つ新規性(novelty)をはっきりさせる。
    • 主張を強めるための数量的な改善点を述べよ。（例: 5%良くなった）。行を追加していい。
    • 実験結果から見れる研究の結論は何？結局コーデックに何が嬉しいの？
    • TODO: 背景の既存研究の論理的なギャップを要約。結論の言葉を要約。
      • 背景と同じで論理的なギャップなんてなくて、「SAの収束改善」が大事で、これを強調する。To overcome...
      • 結論の言葉、どうするか。（他のSAの論文見てると、実験結果よかった！で終わってて、おれもそうなってるんだが。）ロスレス音声に関するところだと、Future workを述べるか？
      • 定量的な結果…。実験結果から言えることがない。どうしよう。
  • 導入:
    • 関連する象徴的な(iconic)研究を載せるのを推奨→亀岡の研究のつもり。他にはOptimFROGか？→「A novel normalized sign algorithm for system identifica- tion under impulsive noise interference」を入れた。
    • 新規性をもっと明確に喋れ。既存研究の論理的ギャップに対する改善点は何？現状の問題の解決策になっている？
    • 研究の背後に有る動機は？
    • TODO: 概要とかぶるが、既存研究の論理的なギャップは何か洗い出す。そして本研究が何を解決しているか（→適切な分布の仮定を満たす、収束の早い適応アルゴリズムが得られた。）整理。他に、関連する象徴的な研究を洗い出す。
      • 論理的なギャップなんてなくて、「SAの収束改善」が大事で、これを強調する。
      • 象徴的な研究としては「A novel normalized sign algorithm for system identification under impulsive noise interference」を入れた。新しめのまとまった、というかSAの方向性を述べた論文。もう一個くらい見繕っておくか。
  • ディスカッション:
    • 制限を述べただけになってる。
    • 他手法と比べて提案手法はどうなのか？得られた結果に対するコメントを述べるべし。
    • 他手法はどうなのか？
    • 結果が意味するのはなにか？（最終段落で短く述べられてるだけになっている。もっと書くべし。）
    • TODO: 他手法との比較を追加。結果の吟味を追加。
      • 他と比べてよかった。はまず言う。 It is obvious that proposed algorithms show better convergence performance than that of the SA.
      • RLSと似たパフォーマンスを出していたのも頷ける。The NNGSA had similar performances as RLS.
      • しかし…負荷が…というつなぎ方に変える。On the other hand, however,
  • 結論:
    • コーデックや社会にどんな影響がある？
    • コーデックにどのように適用する？
    • 今後の展望（研究範囲）をもっと掘り下げるべし。
    • TODO: Future studyにロスレス音声予測モデルへの組み込みを検討する、とまず言う。そのために…をやる。という流れに。
      • ロスレス音声への組み込みを将来研究に組み込んだ。